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tty7
tty7 is a fast, GPU-accelerated terminal workbench with persistent sessions, built-in input tools, SSH support, and coding agent awareness.
AI 仓库情报摘要
FR-AI / ANALYSIS为什么值得关注
它是完全开源的一站式投研系统，结合 Dagster 编排、dbt 建模、Rust 指标引擎（Furnace）和 React 前端（Racingline），全部由 AI 编码实现，强调数据自采自洽、指标可解释、零代码构建策略，并提供了完整的投后评价体系。
适合谁使用
- 关注 A 股的量化研究员和开发者
- 希望使用免费、自建回测环境的个人投资者
- 学习现代数据栈（Dagster、dbt、ClickHouse）处理金融数据的数据工程师
- 对 AI 辅助开发工作流感兴趣的金融科技爱好者
典型使用场景
- 利用上百个技术指标可视化筛选股票并回测策略
- 学习技术指标的原理与公式（KDJ、MACD、RSI 等）
- 构建模拟组合并监控每日信号调入调出
- 体验从公开数据采集到分层建模、批量计算、可视化看板的完整数据工程流程
项目优势
- 数据全部源自免费公开接口，无需任何付费订阅，降低使用门槛
- Rust 编写的指标引擎支持毫秒级批量计算，性能优越
- 基于 React 的可视化工作台支持零代码构建策略，适合非编程用户
- 提供完整的组合绩效评价（夏普、索提诺、卡尔玛等）和交易质量指标
使用前须知
- 数据来自免费公开源，可能存在延迟、限流或质量问题，不保证真实有效
- 项目仅供研究与学习使用，不构成任何投资建议，不得用于实盘交易
- 完整部署需要较高硬件配置（6+ vCPU、20+ GB 内存），对个人用户有一定门槛
- 需要掌握 Python、Rust、Docker 及相关工具才能进行二次开发或自定义部署
README 快速开始
Fleur
[!IMPORTANT] 本项目仅研究与学习用途，不涉及资金交易，所有数据、指标、策略与 AI 输出仅供学习参考， 不保证数据真实有效，不构成任何投资建议，运行项目前请务必阅读
风险提示与免责声明。
📖 项目介绍
Fleur 是一个由 harness-engineering 驱动的 100% AI Coding 的面向沪深 A 股投研平台，覆盖行情与财务数据采集、技术指标计算、规则选股、策略回测、及组合运行监控。
🎯 Fleur 聚焦的问题
- 数据自采自洽：采集中文互联网公开数据，从源头治理字段事实，做到数据高质量、口径自洽、可重放、可回填。
- 指标公式可解释: 实现指标计算引擎，技术指标指标算法可溯源。
- 可视化策略构建：支持
行情涨跌\趋势指标\动量指标\形态特征\量能指标等数上百个技术指标的可视化实时筛选，构建策略零代码。 - 快速策略回测：实现高性能回测引擎与投资组合评价体系，快速多维度评价策略过往业绩表现。
- 成本控制：完全免费、从数据到应用不产生任何费用。
🧩 领域与感知
| 领域 | 工程 | 感知 |
|---|---|---|
| 数据基座 | Pipeline（数据管道） | 稳定、可追溯的数据接入，确保原始数据完整留存，支持回放与审计。 |
| ELT 分层建模 | 清晰的数据分层，降低分析复杂度；指标口径统一，即用即查，减少重复开发。 | |
| 数据契约治理 | 数据质量有保障，字段变更可追踪；自动生成的文档让快速上手，减少沟通成本。 | |
| 计算引擎与服务 | Furnace（指标计算） | 毫秒级批量计算，支持海量证券标的；指标结果可靠，可直接用于策略逻辑。 |
| Rearview（主服务） | 实时信号推送、组合监控，辅助决策与风险控制。 | |
| Rearview-worker（回测引擎） | 快速验证投资想法，回测历史表现，获取绩效指标。 | |
| 工作台 | Racingline（前端） | 一站式交互界面，无需编写代码即可构建策略、观察回测绩效、管理模拟持仓，降低使用门槛。 |
📷 功能截图
工作台围绕「选股 → 回测 → 模拟建仓 → 跟踪订阅」链路，把指标计算、策略编排与可视化看板串成一条交互主线。
策略看板
策略详情
指标选股
股池预览
模拟建仓
策略回测
🏗️ 架构总览
🧱 数据基座
本项目所使用数据均来自中文互联网可合法免费获取的公开数据源，所有数据采集、加工、建模均在本项目内编码实现，不产生、不收取任何费用。
| 顺序 | 流向 | 落点 | 责任边界 |
|---|---|---|---|
| 1 | 公开数据源 | BaoStock、EastMoney、Sina、THS、ChinaBond、JiuYan 等 | 提供行情、会计财务报表、分红派息、涨停池、题材、图片等原始输入 |
| 2 | 数据资产管理 | pipeline/scheduler | 采集、分区、重试、回填和运行观测 |
| 3 | 源层数据 | RustFS(S3) 对象存储中的 Parquet | 保存可重放的源层数据对象 |
| 4 | 数据建模与治理 | pipeline/elt | 数据加工、清洗、跨源组合、计算、可复用业务中间结构及业务口径输出 |
| 5 | 业绩指标计算引擎 | engines/crates/furnace | 计算 KDJ、MA、RSI、BOLL、MACD、price-pattern 等技术指标 |
| 7 | 分层模型 | ClickHouse | raw 原始数据层、staging 字段规范化层、intermediate 可复用业务中间结构 、 calculation 业绩指标计算 、 marts 应用数据集市 |
| 8 | 应用消费 | Rearview API、Portfolio worker、Racingline 工作台 | 规则选股、策略回测、组合运行 |
📡 多源沪深 A 股数据采集
通过 Dagster 编排六类外部数据源，统一落盘 Parquet 文件格式（zstd压缩编码）上传至RustFS（S3 兼容），后同步至 ClickHouse raw 层。下表汇总各数据源的数据范围与注册要求：
| 数据源 | 采集内容 | 数据范围 | 是否需要注册 |
|---|---|---|---|
| BaoStock 证券宝 | 沪深 A 股基础信息快照、日 K 线（OHLC） | 1990-12-19 至今 | ✅ 全免费，无需注册，IP限流 |
| EastMoney 东方财富 | 资产负债表、利润表（SQ/YTD）、现金流（SQ/YTD）、分红派息、股权历史、十大流通股东 | 1990 至今 | ✅ 全免费，无需注册 |
| Sina 新浪财经 | A 股交易日历（压缩位流解码） | 1990-12-19 至本年年末 | ✅ 全免费，无需注册 |
| THS 同花顺 | 涨停股池（近 380 个自然日滚动） | 近 380 |
项目描述
Fleur 是一个由 harness-engineering 驱动 100% AI Coding 的面向沪深A股投研平台，功能覆盖行情与财务数据采集、技术指标计算、规则选股、策略回测、及组合运行监控。
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